图像识别的应用与算法汇总

我们不得不承认，在当今这个时代，科技的发展对现代生活有着决定性的影响。AI技术的进步如此之快，如果学习脚步慢下来，很可能就被技术淘汰掉，更难说怎么去预测未来。在众多AI算法中，发展最快、最具影响力和吸引力的技术之一就是图像识别。

为什么要入局图像识别？

通过各种AI独角兽企业，我们可以发现，图像识别市场潜力巨大，并且已经有了很大的商业价值体现。图像识别是一个非常抽象的领域。当真正运用于具体情况时，它在提升企业效益的能力是无可争议的。让我们来看看图像识别的几种应用:

医疗保健:图像识别可以实现最近较为火热的技术-增强现实(AR)。它可在AI应用场景中提供AR技术和相关数据集，如果医疗辅助应用了AI，那么将拥有一个十分难得的医疗助手。通过它，医生可以在检查时获得患者伤口的实时详细诊断意见，并能同时大大增加效率和准确率。

图1 医疗保健

教育:图像识别可以帮助有学习困难或身体残疾的学生，通过他们可以感知的形式获得他们需要的教育，以帮助有身体上障碍的同学通过不同的形式提取内容。

商业:当一个人在商场看到他想买的东西，但是没法知道从哪里可以买到更合适的或者相似的，那么这个人就可以拍一张照片。然后将其上传到一个某个网站上，通过图像识别技术满足自己的需求。

图2 商业购物

企业流程管理:图像识别系统还可以在企业运营过程中起到辅助作用。例如，在某人被授予执行某项任务的权利之前，机器可以进行面部识别，这将取代传统的身份证。

下面简单介绍下数字图像处理领域中的经典算法

1、深度优先搜索

如图3，给定图G，初始状态是所有顶点都没有被访问过，选择图G任意一个顶点i作为遍历的初始点。深度优先搜索递归调用的步骤是：① 访问搜索到的还没有遍历过的相邻点Vi；② 将此顶点标记为已访问的节点；③ 搜索顶点还没有被访问的邻居节点，如果该邻点i有邻居节点，从这个邻居开始同样的访问和搜索，重复循环，直到所有节点都被访问。

图3 深度优先遍历

2、广度优先搜索（BFS）

广度优先搜索的实现过程是：从图中的一个顶点Vi开始，在访问Vi之后，依次访问Vi还没有被访问的邻居节点，然后从这些邻居节点中访问其余邻居节点，重复此循环，直到所有节点都被访问。

3、A*搜索算法(A-Star)

A*算法是一种在图形平面上寻找多节点路径的算法，可以解决最优路径和一些策略设计问题。算法过程如下：

1．如果打开的表不为空，从表头获取一个节点N；如果为空，则算法失败。

2．N节点如果是目标节点，则找到解决方案，如果没有N节点不是目标节点，那么继续搜索，或在一定情况下，终止算法。

3．展开N的所有后继节点，即可以从N直接相关的子节点，同时计算每个后继节点的估计值f(n)，并进行排序，将最小的放在头中。以此方式重复该算法，回到1。

图4 AI促进生产力

4、Floyd-Warshall算法

该算法适用于求解任意两点间最短路径，正确处理有向图最短路径问题。算法过程：

1．创建一组从源顶点Vi到图中所有顶点的距离S，并指定图中所有顶点的距离值。所有顶点最初都是i，到源顶点的距离是0。

2．计算最短路径并执行（V–1）遍历。

3．G中的每条边：若起点U的距离加上边的权重W小于V终点的距离，则更新终点V的距离。

4．如果到V的距离较小，则说明存在回路。检查图中是否存在形成回路的负加权边，遍历图中所有边，计算U到V的距离。

图5 Floyd算法伪代码

图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，从而识别目标和物体的不同模式的技术。比如，人类可以利用图像识别自动垃圾分类，有利于实现资源的循环利用，是解决垃圾处理问题的有效途径。目前，传统行业的各种分类工作还过于依赖于人工，效率低、成本高，但如果通过研究图像识别算法的应用，必然能促进各个传统行业的迭代升级。图像识别技术，对于未来发展具有重要意义，让我们拭目以待。